자동차 산업 동향 : 자동차/부품, 인공지능과 자동차 산업 테슬라 AI DAY의 시사점

인공지능과 자동차 산업: 테슬라 AI DAY의 시사점Software 2.0 시대테슬라의 자동 운전 Director Andrej Karpathy는 18년 인공 지능 콘퍼런스에서 Software 2.0이라는 새로운 소프트웨어 디자인 방식(fundamental shift in how we write software)에서 사전 도메인 지식을 바탕으로 시스템 설계에 맞추어 스택을 구축하는 Top-down접근 방식에서 벗어나고 데이터 세트를 축적하는 인공 지능 신경망을 이용하고 학습 데이터에 자사 모델을 최적화하는 과정으로 정의. 향후 인공 지능 개발에서 소프트웨어 2.0방식이 주요 방법론이 될지 예측 당시의 사례로 테슬라 차량이 터널 내를 주행할 경우, 와이퍼를 켜면서 오프 시를 제대로 모르는 상황을 가정. 기존의 소프트웨어 1.0에서는 프로그래머가 지시한 논리(코딩)의 에러를 찾기 위해서 코드를 추적해야 했지만 소프트웨어 2.0의 경우 차량이 터널 통과시에 와이퍼를 작동하는지에 대한 데이터가 충분하지 않게 발생한 문제로 인식된다. 테슬라는 더 많은 데이터를 수집하고 훈련 데이터 세트에 추가한 뒤, 딥 러닝 알고리즘을 다시 실행하고 문제를 해결하는 방법으로 접근 하겠다고 설명했다테슬라의 자율주행 Director Andrej Karpathy는 지난 18년 한 인공지능 컨퍼런스에서 Software 2.0이라는 새로운 소프트웨어 디자인 방식(fundamental shift in how we write software)으로 사전 도메인 지식을 기반으로 시스템 설계에 맞춰 스택을 구축하는 Top-down 접근법에서 벗어나 데이터 세트를 축적하고 인공지능 신경망을 이용해 학습 데이터에 자사 모델을 최적화시키는 과정으로 정의했다. 향후 인공지능 개발에서 소프트웨어 2.0 방식이 주요 방법론이 될 것을 예측 당시 사례로 테슬라 차량이 터널 내를 주행할 경우 와이퍼를 켤 때 꺼짐 시를 제대로 모르는 상황을 가정. 기존 소프트웨어 1.0에서는 프로그래머가 지시한 논리(코딩) 오류를 찾기 위해 코드를 추적해야 했지만 소프트웨어 2.0의 경우 차량이 터널 통과 시 와이퍼 작동 여부에 대한 데이터가 충분하지 않아 발생한 문제로 인식된다. 테슬라는 더 많은 데이터를 수집해 트레이닝 데이터 세트에 추가한 뒤 딥러닝 알고리즘을 다시 실행해 문제를 해결하는 방식으로 접근할 것이라고 설명했다.테슬라는 자동 운전 개발에서 파트너십, JV등 비주기적 역량 강화를 모색하는 경쟁사와 달리 독자 노선을 고수·1)2019년 제3세대 AP칩(HW 3.0)독자 개발 성공 후, 차세대 칩 HW 4.0을 내년에 양산 목표로 개발.브로드 컴과 협업하고 디자인하는 TSMC를 통해서 제작하는 것이 알려졌으며 7nm공정 적용, 기존 대비 성능 4배+안정 3배+개선. 내년 발매되는 사이버 트랙 첫 탑재의 전망. 2)주행 데이터 수집에 근거하는 인공 뉴럴 네트워크(Hydranet)설계와 훈련용 슈퍼 컴퓨터 및 인프라 자체 구축(D1 Chip, Dojo등), 3)Lidar, Radar에 의존하지 않는 비전 인식 능력(Pseudo-Lidar, Pure Vision), 4)FSD칩 내의 중앙 집중형 ECU아키텍처 실장을 통한 OTA(Over-the-Air)업데이트 등 자동 운전 기술 개발 전체에 걸친 자체 역량 강화에 맞춰진 테 스라 비전 인식 역량-Pseudo-Lidar(의사인)테슬라는 자동 운전 인지 센서의 활용에 대해도 라이더에 의존하지 않는다는 입장이다. 카메라 8개, 초음파 센서 12개만 탑재하고, 주행 카메라는 2D이미지를 고해상도로 측정. Lidar는 레이저를 조사한 뒤 물체에서 반사하고 돌아오는 정보를 인식한다(ToF)3D이미지를 인식하는 데 쉽다. 하지만 테슬라는 1)카메라가 인식한 2D이미지 안의 각 픽셀의 깊이를 측정한 후(depth-estimation), 2)각 픽셀이 포함 depth의 위상(topology)에 의거 3D이미지를 추정하는 방식을 사용. 코넬대 Kilian Weignberger교수 팀은 이런 기술을 Pseudo-Lidar로 명명하고 카메라의 3D이미지 인식 능력의 한계를 물체 표현 알고리즘(Representation of 3D information)의 조정에서 상당 부분 극복될 수 있음을 시사했다테슬라 비전 인식 능력 – Pseudo-Lidar ++ (의사 라이더 ++)코넬대 Yurong You박사는 Pseudo-Lidar에 Stereo Depth Network(SDN카메라가 인식한 2D화상의 픽셀인당 depth를 측정하기 전 단계로 화상의 괴리를 최소화하는 전처리 과정)와 Graph-based Depth Correction(GDC, 화상에서 측정된 Depth에 K-인접 기법을 적용하는 후 수정 과정)을 적용한 Pseudo-Lidar+의 개념을 제시하고 Pseudo-Lidar+는 기존 Pseudo-Lidar+보다 정확한 이미지 수렴 결과 Pseudo-Lidar의 인식 정확도는 복잡한 상황(hard)에서 실제 Lidar보다 낮게 나왔지만 Pseudo-Lidar+의 경우복잡한 상황에서도 Lidar과 거의 유사한 인식 정밀도를 기록 Lidar를 사용하지 않고도 비슷한 3D이미지 인식이 가능하다는 것을 이론적으로 입증되고 보조 기법 등을 적용하고 완성도를 높이고 있음을 시사한 술라 비전 인식 역량-Pure Vision코넬대학교 유룽유 박사는 Pseudo-Lidar에 Stereo Depth Network(SDN, 카메라가 인식한 2D 이미지의 픽셀당 depth를 측정하기 전 단계에서 이미지 괴리를 최소화하는 전처리 과정)와 Graph-based Depth Correction(GDC, 이미지로 측정된 Depth에 K-인접 기법을 적용하는 후수정 과정)을 적용한 Pseudo-Lidar+ 개념을 제시하였으며, Pseudo-Lidar+는 기존 Pseudo-Lidar+ 보다 정확한 결과 수렴,복잡한 상황에서도 리다와 거의 유사한 인식 정확도를 기록 리다를 사용하지 않고도 비슷한 수준의 3D 이미지 인식이 가능하다는 것이 이론적으로 입증됐으며 보조 기법 등을 적용해 완성도를 높이고 있음을 시사하는 테슬라 비전 인식 역량 – Pure VisionDojo와는 인공 신경망을 자기 지도 학습을 통해서 훈련시키는 프로그램에서 이 론·마스크는 지난해 Dojo의 개발이 진행 중이며, 공개 일정을 올해에 제시, 이번 AI Day에서 슈퍼 컴퓨터 Dojo와 자주 개발 D1 Chip을 공개.(D136TB/초 데이터 처리 및 50만개의 노드 처리, Dojo는 D13,000개의 조합(120×25), 1.1 Exaflops급 정도)테슬라는 과거 인공 지능 훈련 인프라의 상당 부분을 NVIDIA에(GPU, 클라우드 등)의존하고 있었지만 독자 개발에 성공했다. 같은 비용 대비(At the same cost)4배 우수한 성능, 1.3배의 전력 소모 효율에 자신하며 공정 내의 혁신을 포함하면 기대 이 론 마스크는 Dojo가 향후 인공 지능 훈련 범용 인프라로서 활용될 가능성에 언급한다(cf, NVIDIA DGX Superpod등)테슬라의 AI업체 진화에 주목 FSD 9.0시대테슬라는 21년 7월 FSD 9.0을 공개하고 물체 인식에 카메라만 활용하는 Pure Vision이 적용 UI및 주변의 사물 인식 능력의 개선.(보행자, 동물, 차량에 대한 실시간 구분 표기 vs옛 버전 주변의 사물 큐브 처리 등)테슬라가 지난해 10월에 완전 자동 운전을 선언한 이후 경쟁사 대비 한 차원 높은 역량을 지속적으로 입증하기는 비전 인식, 인공 신경 회로망 훈련, 주행 데이터 수집 등 자동 운전 전반에 걸친 개발이 본 궤도에 올랐음을 시사했다. 지난해 10월에 FSD가격을 1만달러로 인상 FSD 9.0공개 이후 199달러/월 구독 프로그램도 실시한 술라 AI Day의 주요 내용테슬라는 21년 7월 FSD 9.0을 공개해 물체 인식에 카메라만 활용하는 퓨어비전 적용 UI 및 주변 사물 인식 능력 개선.(보행자, 동물, 차량에 대한 실시간 구분 표기 vs 구버전 주변 사물큐브 처리 등) 테슬라가 지난해 10월 완전자율주행을 선언한 이후 경쟁사 대비 한 차원 높은 역량을 지속적으로 입증하는 것은 비전 인식, 인공 신경망 훈련, 주행 데이터 수집 등 자율주행 전반에 걸친 개발이 본궤도에 올랐음을 시사했다. 지난해 10월 FSD 가격을 1만달러로 인상하고 FSD 9.0 공개 이후 199달러/월 구독 프로그램도 실시하는 테슬라 AI Day 주요 내용